초분광 기술로 여는 새로운 비파괴검사의 세계
HSI(Hyperspectral Imaging)는 초분광 기술을 이용한 비파괴검사 방법으로, 금속 설비의 미세 결함, 재질 분포, 표면 상태 등을 정밀하게 진단합니다. 특히, 연료 피복관과 같은 주요 설비의 상태를 다중 스펙트럼 데이터를 활용해 분석함으로써 설비의 안전성과 성능을 극대화합니다. 이를 통해 설비의 수명을 연장하고, 예기치 못한 사고를 예방하며, 효율적인 설비 관리를 가능하게 합니다.
비전
초분광 기술로 비파괴검사의 새로운 시대를 열어갑니다
우리는 초분광(Hyperspectral Imaging, HSI) 기술로 비파괴검사의 가능성을 확장하며, 설비 진단과 유지보수의 새로운 기준을 제시합니다. AI 모델링과 초분광 이미징 기법을 통해 다양한 파장 데이터를 정밀 분석하여 설비의 안전성과 성능을 극대화합니다. 앞으로 초분광 기술을 스마트 유지보수, 자율 점검 시스템, 환경 및 재료 모니터링 등 다양한 분야에 적용하며, 글로벌 비파괴검사 기술의 선도자로 나아가겠습니다.
R&D
AI 기반 결함 자동 탐지
AI 알고리즘을 활용하여 초분광 데이터를 통해 미세 균열을 탐지하고, AI로 자동 분류합니다.
주요 연구 내용
1. Deep Learning 기반 결함 분류 모델 개발
• 자동화 및 실시간 검사 시스템
• 균열, 부식, 표면 이상 등 다양한 결함을 분류
•
2. 다중 대역 스펙트럼 통합 분석
• VNIR, NIR, SWIR, 다양한 대역에서 수집된 데이터를 기반으로 다중 파장대의 결함 특성을 통합적으로 분석
• 외부 환경 조건(광원, 거리)에 따른 변화를 보정
3. 자동화 및 실시간 검사 시스템 개발
• 현장에서 실시간으로 분석할 수 있는 고속 처리 알고리즘 설계
피복 재질의 열화 및 변형 분석
초분광 데이터를 기반으로 피복 재질의 도금 손상부를 분석하고, AI 모델을 통해 재질의 물리적 특성 변화를 검출합니다.
주요 연구 내용
1. 열화 및 변형 탐지
• 스펙트럼 기반 특성 분석 후 열화 및 변형 신호를 탐지하여 재질 변화의 초기 징후를 검출
• SNV, MSC, Smoothing 등 전처리 기법으로 데이터 품질 개선
2. 설비별 맞춤형 예측 리포트 생성
• CNN 및 Auto-Encoder 모델을 활용해 열화 및 변형 상태를 자동 분류
• 클러스터링 기법을 통해 비정형 데이터에서 새로운 열화 패턴 탐지
성과
원자력 선도기업 육성사업 선정
AI 알고리즘을 활용하여 초분광 이미지 결함을 정확히 탐지하고 분류하는 기술로 원자력 선도기업 사업에 선정되었습니다. 연료피복관 결함 탐지를 위한 PoC를 성공적으로 완료하며, 원자력 산업의 핵심 기술 개발에 기여하고 있습니다.
총 3건의 인증서 획득
대용량 검사 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하여 검사 속도를 향상시키는 기술을 연구하고 있습니다.